Informações sobre o curso
586,252 visualizações recentes

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 18 horas para completar

Sugerido: 7 hours/week...

Inglês

Legendas: Chinês (tradicional), Português (Brasil), Vietnamita, Coreano, Inglês, Hebraico...

O que você vai aprender

  • Check

    Describe common Python functionality and features used for data science

  • Check

    Explain distributions, sampling, and t-tests

  • Check

    Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Check

    Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

Habilidades que você terá

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível intermediário

Aprox. 18 horas para completar

Sugerido: 7 hours/week...

Inglês

Legendas: Chinês (tradicional), Português (Brasil), Vietnamita, Coreano, Inglês, Hebraico...

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
3 horas para concluir

Week 1

11 vídeos (Total 58 mín.), 4 leituras, 1 teste
11 videos
Data Science7min
The Coursera Jupyter Notebook System3min
Python Functions8min
Python Types and Sequences8min
Python More on Strings3min
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3min
Python Dates and Times2min
Advanced Python Objects, map()5min
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2min
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7min
4 leituras
Syllabus10min
Help us learn more about you!10min
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1h 30min
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10min
1 exercício prático
Week One Quiz12min
Semana
2
3 horas para concluir

Week 2

8 vídeos (Total 45 mín.), 2 testes
8 videos
The Series Data Structure4min
Querying a Series8min
The DataFrame Data Structure7min
DataFrame Indexing and Loading5min
Querying a DataFrame5min
Indexing Dataframes5min
Missing Values4min
Semana
3
3 horas para concluir

Week 3

6 vídeos (Total 35 mín.), 1 teste
6 videos
Pandas Idioms6min
Group by6min
Scales7min
Pivot Tables2min
Date Functionality5min
Semana
4
6 horas para concluir

Week 4

4 vídeos (Total 25 mín.), 1 leitura, 2 testes
4 videos
Distributions4min
More Distributions8min
Hypothesis Testing in Python10min
1 leituras
Post-course Survey10min
4.5
3014 avaliaçõesChevron Right

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

35%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

10%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do Introduction to Data Science in Python

por SIMar 16th 2018

overall the good introductory course of python for data science but i feel it should have covered the basics in more details .specially for the ones who do not have any prior programming background .

por AUDec 10th 2017

Wow, this was amazing. Learned a lot (mostly thanks to stack overflow) but the course also opened my eyes to all the possibilities available out there and I feel like i'm only scratching the surface!

Sobre Universidade de Michigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Ciência de dados aplicada com Python

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.